基于RSSI算法的井下定位方法的改进

在介绍了几种常用无线通讯技术的基础上,提出了一种基于RSSI算法的煤矿井下无线定位方法。针对煤矿井下巷道的实际情况,指出现有算法在对于井下巷道倾斜情况下的严重误差,并提出通过对巷道中的参考节点设置参数θ来表示井下巷道的实际倾斜程度,从而实现RSSI算法斜坡测距定位。通过实验证明,该方法比常规测距定位方法更加准确,能提高井下人员及车辆的定位精度,对煤矿井下生产调度及安全生产具有重要意义。     

304不锈钢棒料连续旋弯低应力精密下料断裂预测

低应力下料近净成形方法是制造轴类零部件毛坯的新工艺,具有能耗低、下料效率高及坯料断面精度高等特性,然而其下料机理一直不清晰,难以获取理想的下料工艺参数,因此基于累计损伤理论提出断裂强度因子预测断裂模型进行研究。以304不锈钢为研究对象,将断裂强度因子耦合到连续旋弯低应力下料有限元模型进行断裂预测。通过连续旋弯低应力下料试验,依托断面平整度及下料时间的下料综合评价方法,验证基于断裂强度因子的连续旋弯低应力下料断裂预测数值模拟的正确性。结果表明：基于断裂强度因子断裂预测模型模拟得到的断裂位置位于环状“V”型缺口根部,与下料分离结果保持一致;断面平整度与下料时间随着加载位置提升而降低,当加载位置为L₁=5 mm,L₂=10 mm能够实现棒料高效精密下料。该下料方法利用断裂强度因子预测断裂模型建立了连续旋弯低应力下料断裂机理,为实现低应力下料工业化奠定理论基础。     

低黏度燃料介质中部分膜点接触弹流润滑分析

目的某型发动机转子系统直接采用JP-10燃料对传动部件进行润滑,但燃料润滑的可靠性是限制其应用的瓶颈技术之一,因此拟研究传动部件在JP-10介质中的润滑状态。方法建立点接触部分膜弹流模型,模型以弹流润滑理论与弹性固体接触理论为基础,应用有限差分法进行完全数值求解。通过比较在JP-10、航空润滑油4050和4109介质中,油膜厚度、油膜压力及粗糙接触压力的分布,分析了JP-10的润滑性能。结果 JP-10形成的油膜厚度与压力均小于另外两种润滑油,JP-10介质中的粗糙接触压力远大于另外两种润滑油中的粗糙接触压力。结论 JP-10的润滑性能比常用的航空润滑油弱,其润滑可靠性较低,需要采取先进表面加工技术对传动部件间的接触表面进行防护,同时在合理范围内提高流体卷吸速度,提高表面加工质量,有利于流体润滑膜的形成。     

食源性活性肽调控巨噬细胞极化的研究进展

在简述食源性活性肽特点、巨噬细胞免疫调节原理的基础上,着重对食源性活性肽来源与制备、巨噬细胞极化现象及食源性活性肽调控巨噬细胞极化以发挥免疫调节作用的机制进行了综述,指出,食源性活性肽来源主要包括动物源、植物源、微生物源等,其制备方法主要有酶解法、物理辅助酶解法、微生物发酵法、微生物-酶协同法等,其中微生物-酶协同法有助于提高蛋白质水解度、转化率及提取肽的品质,是较好的食源性活性肽制备方法;食源性活性肽调控巨噬细胞极化发挥免疫调节作用的信号通路包括NF-κB、MAPK、TLR4/MyD88等。然而,巨噬细胞与机体健康的关系极为复杂,今后应重点采用代谢组学、基因敲除等技术从巨噬细胞功能多样性、信号通路的协同作用等方面研究食源性活性肽调控巨噬细胞极化对机体健康的作用,以期为食源性活性肽在功能性食品中的应用提供理论依据。     

基于改进YOLOv2算法的交通标志检测

针对YOLOv2算法实际检测到的小尺寸交通标志质量不佳, 识别率低, 实时性差的问题, 提出一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法. 首先, 通过直方图均衡化、BM3D对图像增强以获取高质量图像; 接着, 将网络顶层卷积层输出的特征图进行精细划分, 得到高细粒度的特征图, 以检测高质量、小尺寸的交通标志; 最后, 采用归一化及优化置信度评分比例对损失函数进行改进. 在结合CCTSD (中国交通标志检测数据集)和TT100K数据集的新数据集上进行实验, 与YOLOv2网络模型相比, 经过改进后的网络识别率提高了8.7%, 同时模型的识别速度提高了15 FPS. 实验结果表明: 所提方法能够对小尺寸交通标志进行精准检测.     

基于AVR单片机的矿用智能型电机保护器的研制

文章介绍了一种采用ATMEG8单片机设计的矿用智能型电机保护器。该产品是传统JDB系列保护器的更新换代产品,它除保留原产品的基本保护功能外,还具有智能保护的功能。实际应用表明该产品具有较高的性价比和市场推广价值。     

3D打印正四面体自锁多孔支架及其力学行为研究

为得到与人骨力学性能相匹配的组织工程支架，提出了一种新型的基于正四面体的自锁多孔支架，利用熔融沉积成型(FDM) 3D打印技术，制备了5组具有不同孔隙率的多孔支架，并对支架的表面形态、孔隙率、亲水性和力学性能进行了测试和分析。结果表明：由3D打印制得的支架呈现比较规则的逐层结构，能观察到明显的正四面体结构，这是传统的支架制备方法实现不了的；5组支架的孔隙率分别为71.25%,76.75%,80.47%,82.48%,83.28%，实现了比较高的孔隙率；随着孔隙率的增加，支架的压缩强度和压缩弹性模量降低，5组不同孔隙率支架的压缩强度分别为6.27,3.53,2.29,1.64,1.24 MPa，压缩弹性模量分别为33.25,19.23,16.33,13.92,11.99 MPa，其中组号为1的支架的力学性能与人体软骨下骨的力学性能较为符合，能够有效地缓解植入物与人骨的应力遮挡。     

基于贝叶斯网络推理的数控机床元动作装配情景异常识别

针对机床的机械故障频发且装配因素难以识别的问题，提出了基于贝叶斯网络的机床装配情景异常推理识别方法。以机械零部件多尺度运动分析为切入点，建立了机床功能-元动作的多尺度映射模型，利用故障模式及影响分析(Failure Mode and Effect Analysis, FMEA)方法建立了机床元动作单元关键装配情景构成模型。基于装配情景构成模型建立了元动作单元装配情景的贝叶斯网络结构，利用证据推理法实现了元动作单元装配情景异常概率的智能推理。以蜗轮转动元动作单元为例，构建了蜗轮转动单元装配情景初始贝叶斯网络，获取了蜗轮转动元动作输出的异常概率(由装配因素引起)为2.35%;以蜗轮转动故障为起点进行了贝叶斯网络反向推理，识别出导致蜗轮转动故障的各装配情景异常概率。元动作装配情景的异常识别为实现机床故障装配因素的追溯提供理论依据。